动态规划算法的基本要素是（）和（）。

题目

动态规划算法的基本要素是（）和（）。

相似考题

1.贪心选择性质是贪心算法可行的第一个基本要素,也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。()此题为判断题(对，错)。

2.动态规划算法的基本要素只有一个。()此题为判断题(对，错)。

3.动态规划算法的两个基本要素是（）性质和（）性质。

4.找出最优解的性质不是动态规划算法基本步骤。()此题为判断题(对，错)。

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  • 第1题：

    （）是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。


    正确答案:贪心选择性质

  • 第2题：

    某一问题可用动态规划算法求解的显著特征是（）。


    正确答案:该问题具有最优子结构性质

  • 第3题：

    问题的（）是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。


    正确答案:最优子结构性质

  • 第4题：

    用动态规划算法解决最大字段和问题，其时间复杂性为（）

    • A、logn
    • B、n
    • C、n2
    • D、nlogn

    正确答案:B

  • 第5题：

    简述动态规划算法的基本步骤。


    正确答案: 设计一个标准的动态规划算法，通常可按以下几个步骤进行：
    （1）划分阶段：按照问题的时间或空间特征，把问题分为若干个阶段。注意这若干个阶段一定要是有序的或者是可排序的（即无后向性），否则问题就无法用动态规划求解。
    （2）选择状态：将问题发展到各个阶段时所处于的各种客观情况用不同的状态表示出来。当然，状态的选择要满足无后效性。
    （3）确定决策并写出状态转移方程：之所以把这两步放在一起，是因为决策和状态转移有着天然的联系，状态转移就是根据上一阶段的状态和决策来导出本阶段的状态。所以，如果我们确定了决策，状态转移方程也就写出来了。但事实上，我们常常是反过来做，根据相邻两段的各状态之间的关系来确定决策。
    （4）写出规划方程（包括边界条件）：动态规划的基本方程是规划方程的通用形式化表达式。
    一般说来，只要阶段、状态、决策和状态转移确定了，这一步还是比较简单的。动态规划的主要难点在于理论上的设计，一旦设计完成，实现部分就会非常简单。根据动态规划的基本方程可以直接递归计算最优值，但是一般将其改为递推计算。实际应用当中经常不显式地按照上面步骤设计动态规划，而是按以下几个步骤进行：
    （1）分析最优解的性质，并刻划其结构特征。
    （2）递归地定义最优值。
    （3）以自底向上的方式或自顶向下的记忆化方法（备忘录法）计算出最优值。
    （4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。
    步骤（1）～（3）是动态规划算法的基本步骤。在只需要求出最优值的情形，步骤（4）可以省略，若需要求出问题的一个最优解，则必须执行步骤（4）。此时，在步骤（3）中计算最优值时，通常需记录更多的信息，以便在步骤（4）中，根据所记录的信息，快速地构造出一个最优解。
    总结：动态规划实际上就是最优化的问题，是指将原问题的大实例等价于同一最优化问题的较小实例，自底向上的求解最小实例，并将所求解存放起来，存放的结果就是为了准备数据。与递归相比，递归是不断的调用子程序求解，是自顶向下的调用和求解。

  • 第6题：

    动态规划算法的基本要素为（）

    • A、最优子结构性质与贪心选择性质
    • B、重叠子问题性质与贪心选择性质
    • C、最优子结构性质与重叠子问题性质
    • D、预排序与递归调用

    正确答案:C

  • 第7题：

    填空题
    动态规划算法的两个基本要素是（）性质和（）性质。

    正确答案： 最优子结构,重叠子问题
    解析： 暂无解析

  • 第8题：

    单选题
    下列不是动态规划算法基本要素的是（）。
    A

    定义最优解

    B

    构造最优解

    C

    算出最优解

    D

    子问题重叠性质


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第9题：

    填空题
    动态规划算法的两个基本要素是（）和（）。

    正确答案： 最优子结构,重叠子问题
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    问答题
    什么是动态规划算法？

    正确答案： 动态规划算法（Dynamic Programming Algorithm）是一种计算方法，它的主要思路是把一个问题分成若干个小问题来解决，在序列比对尤其是双序列比对中非常重要，因为其提供了序列间最优的对位排列。在生物学中应用的两种动态规划算法：Needleman-Wunsch算法（全局比对）和Smith-Waterman算法（局部比对）。
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    填空题
    （）是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。

    正确答案： 贪心选择性质
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    问答题
    请叙述动态规划算法与贪心算法的异同。

    正确答案： 共同点：
    都需要最优子结构性质，
    都用来求有优化问题。
    不同点：
    动态规划：每一步作一个选择—依赖于子问题的解。
    贪心方法：每一步作一个选择—不依赖于子问题的解。
    动态规划方法的条件：子问题的重叠性质。
    可用贪心方法的条件：最优子结构性质；贪心选择性质。
    动态规划：自底向上求解；
    贪心方法：自顶向下求解。
    可用贪心法时，动态规划方法可能不适用；
    可用动态规划方法时，贪心法可能不适用。
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    请叙述动态规划算法与贪心算法的异同。


    正确答案: 共同点：
    都需要最优子结构性质，
    都用来求有优化问题。
    不同点：
    动态规划：每一步作一个选择—依赖于子问题的解。
    贪心方法：每一步作一个选择—不依赖于子问题的解。
    动态规划方法的条件：子问题的重叠性质。
    可用贪心方法的条件：最优子结构性质；贪心选择性质。
    动态规划：自底向上求解；
    贪心方法：自顶向下求解。
    可用贪心法时，动态规划方法可能不适用；
    可用动态规划方法时，贪心法可能不适用。

  • 第14题：

    动态规划算法的两个基本要素是（）和（）。


    正确答案:最优子结构；重叠子问题

  • 第15题：

    下列不是动态规划算法基本要素的是（）。

    • A、定义最优解
    • B、构造最优解
    • C、算出最优解
    • D、子问题重叠性质

    正确答案:D

  • 第16题：

    动态规划算法的基本要素是（）、（）。


    正确答案:最优子结构；重叠子问题

  • 第17题：

    写出设计动态规划算法的主要步骤。


    正确答案: ①问题具有最优子结构性质；
    ②构造最优值的递归关系表达式；
    ③最优值的算法描述；
    ④构造最优解；

  • 第18题：

    填空题
    某一问题可用动态规划算法求解的显著特征是（）。

    正确答案： 该问题具有最优子结构性质
    解析： 暂无解析

  • 第19题：

    填空题
    问题的（）是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。

    正确答案： 最优子结构性质
    解析： 暂无解析

  • 第20题：

    单选题
    动态规划算法的基本要素为（）
    A

    最优子结构性质与贪心选择性质

    B

    重叠子问题性质与贪心选择性质

    C

    最优子结构性质与重叠子问题性质

    D

    预排序与递归调用


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    填空题
    动态规划算法的基本要素是（）、（）。

    正确答案： 最优子结构,重叠子问题
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    问答题
    写出设计动态规划算法的主要步骤。

    正确答案： ①问题具有最优子结构性质；
    ②构造最优值的递归关系表达式；
    ③最优值的算法描述；
    ④构造最优解；
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    问答题
    简述动态规划算法的基本步骤。

    正确答案： 设计一个标准的动态规划算法，通常可按以下几个步骤进行：
    （1）划分阶段：按照问题的时间或空间特征，把问题分为若干个阶段。注意这若干个阶段一定要是有序的或者是可排序的（即无后向性），否则问题就无法用动态规划求解。
    （2）选择状态：将问题发展到各个阶段时所处于的各种客观情况用不同的状态表示出来。当然，状态的选择要满足无后效性。
    （3）确定决策并写出状态转移方程：之所以把这两步放在一起，是因为决策和状态转移有着天然的联系，状态转移就是根据上一阶段的状态和决策来导出本阶段的状态。所以，如果我们确定了决策，状态转移方程也就写出来了。但事实上，我们常常是反过来做，根据相邻两段的各状态之间的关系来确定决策。
    （4）写出规划方程（包括边界条件）：动态规划的基本方程是规划方程的通用形式化表达式。
    一般说来，只要阶段、状态、决策和状态转移确定了，这一步还是比较简单的。动态规划的主要难点在于理论上的设计，一旦设计完成，实现部分就会非常简单。根据动态规划的基本方程可以直接递归计算最优值，但是一般将其改为递推计算。实际应用当中经常不显式地按照上面步骤设计动态规划，而是按以下几个步骤进行：
    （1）分析最优解的性质，并刻划其结构特征。
    （2）递归地定义最优值。
    （3）以自底向上的方式或自顶向下的记忆化方法（备忘录法）计算出最优值。
    （4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。
    步骤（1）～（3）是动态规划算法的基本步骤。在只需要求出最优值的情形，步骤（4）可以省略，若需要求出问题的一个最优解，则必须执行步骤（4）。此时，在步骤（3）中计算最优值时，通常需记录更多的信息，以便在步骤（4）中，根据所记录的信息，快速地构造出一个最优解。
    总结：动态规划实际上就是最优化的问题，是指将原问题的大实例等价于同一最优化问题的较小实例，自底向上的求解最小实例，并将所求解存放起来，存放的结果就是为了准备数据。与递归相比，递归是不断的调用子程序求解，是自顶向下的调用和求解。
    解析： 暂无解析

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